一种自动驾驶数据可视化处理方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自动驾驶数据可视化处理方法和系统，将自动驾驶车辆路测过程产生的可视化信息源数据按统一数据存储格式缓存在车端内存中，从缓存在车端内存中的可视化信息源数据中提取车辆周边环境数据，将车辆周边环境数据实时转换成可视化格式显示在车载平板上，将缓存在车端内存中的可视化信息源数据存储在车端存储硬盘中，在闲时回传至云端，在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储。解决了因在车上实时生成全量的可视化数据，导致易因车上实时操作系统延时过高而发生自动驾驶数据丢失，为工程师排查问题带来困难的技术问题。带来困难的技术问题。带来困难的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶数据可视化处理方法和系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶数据处理
，尤其涉及一种自动驾驶数据可视化处理方法和系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆是通过电脑系统实现无人驾驶的车辆。自动驾驶车辆在路测过程中，会产生很多可视化数据，用于不同的使用场景，如车载平板实时显示周围环境信息、工程师快速排查问题的二维可视化信息以及工程师详细排查问题的三维可视化信息。现有的自动驾驶数据可视化处理方案是在车上实时生成全量的可视化数据，这种处理方案会导致车上实时操作系统延时过高，通常情况下，会将为处理完的可视化信息丢弃，造成排查问题所需要的数据存在缺失。因此，本专利技术提供一种新的自动驾驶数据可视化方案，用于避免因在车上实时生成全量的可视化数据，导致易因车上实时操作系统延时过高而发生自动驾驶数据丢失，为工程师排查问题带来困难的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种自动驾驶数据可视化处理方法和系统，用于解决因在车上实时生成全量的可视化数据，导致易因车上实时操作系统延时过高而发生自动驾驶数据丢失，为工程师排查问题带来困难的技术问题。
[0004]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种自动驾驶数据可视化处理方法，包括：
[0005]将自动驾驶车辆路测过程产生的可视化信息源数据按统一数据存储格式存在车端存储硬盘上；
[0006]将车端存储硬盘中的车辆周边环境数据实时转换成可视化格式，将车辆周边环境数据可视化显示在车载平板上；
[0007]将车端存储硬盘中按统一数据存储格式的可视化信息源数据在闲时回传至云端；
[0008]在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储。
[0009]可选地，在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储，之后还包括：
[0010]在接收到自动驾驶数据请求时，从云端存储的全量可视化格式数据中提取出目标数据，对目标数据进行渲染后输出，其中，若自动驾驶数据请求所请求的是二维数据，则对目标数据进行二维渲染，若自动驾驶数据请求所请求的是三维数据，则对目标数据进行三维渲染。
[0011]可选地，全量可视化格式数据包括预测轨迹数据和规划算法区域数据。
[0012]可选地，全量可视化格式数据还包括根据可视化信息源数据中的自动驾驶车辆位置数据、速度数据和加速度数据生成的真实轨迹。
[0013]可选地，将可视化信息源数据离线转换为预测轨迹数据的离线转换规则为：
[0014]根据自动驾驶车辆位置数据生成预测轨迹和对应的轨迹概率，根据自动驾驶车辆
被分配到的红绿蓝三色ID信息对不同轨迹概率的预测轨迹配置不同的颜色和透明度。
[0015]可选地，将可视化信息源数据离线转换为规划算法区域数据的离线转换规则为：
[0016]根据自动驾驶车辆位置数据，将规划算法决策树转换为点和线，并对点和线配置预置颜色，形成规划算法区域。
[0017]本专利技术第二方面提供一种自动驾驶数据可视化处理系统，包括：
[0018]存储模块，用于将自动驾驶车辆路测过程产生的可视化信息源数据按统一数据存储格式存在车端存储硬盘上；
[0019]显示模块，用于将车端存储硬盘中的车辆周边环境数据实时转换成可视化格式，将车辆周边环境数据可视化显示在车载平板上；
[0020]传输模块，用于将车端存储硬盘中按统一数据存储格式的可视化信息源数据在闲时回传至云端；
[0021]云端，用于将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储。
[0022]可选地，云端还用于：
[0023]在接收到自动驾驶数据请求时，从云端存储的全量可视化格式数据中提取出目标数据，对目标数据进行渲染后输出，其中，若自动驾驶数据请求所请求的是二维数据，则对目标数据进行二维渲染，若自动驾驶数据请求所请求的是三维数据，则对目标数据进行三维渲染。
[0024]可选地，全量可视化格式数据包括预测轨迹数据和规划算法区域数据。
[0025]可选地，全量可视化格式数据还包括根据可视化信息源数据中的自动驾驶车辆位置数据、速度数据和加速度数据生成的真实轨迹。
[0026]从以上技术方案可以看出，本专利技术提供的自动驾驶数据可视化处理方法和系统具有以下优点：
[0027]本专利技术中提供的一种自动驾驶数据可视化处理方法，将自动驾驶车辆路测过程产生的可视化信息源数据按统一数据存储格式缓存在车端内存中，从缓存在车端内存中的可视化信息源数据中提取车辆周边环境数据，将车辆周边环境数据实时转换成可视化格式显示在车载平板上，将缓存在车端内存中的可视化信息源数据存储在车端存储硬盘中，在闲时回传至云端，在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储。对自动驾驶车辆路测过程中产生的数据按统一数据格式存储，无需在车上生成多份格式数据，同时只需要将车辆周边环境数据实时转换成可视化格式在车载平板上显示，然后在闲时将数据回传给云端，在云端离线转换为全量可视化格式数据，不需要在车上转换成全量的可视化数据，降低了车上实时操作系统的数据处理延时，保证了数据记录的完整性，不会因为超时而丢失数据，解决了因在车上实时生成全量的可视化数据，导致易因车上实时操作系统延时过高而发生自动驾驶数据丢失，为工程师排查问题带来困难的技术问题。
[0028]同时，本专利技术中提供的一种自动驾驶数据可视化处理方法，在面对不同层次的排查需求时，可直接从云端获取对应的数据，即若排查需求的是二维可视化信息，则只需要从云端直接获取二维数据，若排查需求的是三维可视化信息，则只需要从云端直接获取三维数据，可以节省更多的等待时间。
[0029]本专利技术中提供的一种自动驾驶数据可视化处理系统，用于执行本专利技术中提供的自动驾驶数据可视化处理方法，其原理和所取得的技术效果与本专利技术中提供的自动驾驶数据
可视化处理方法相同，在此不再赘述。
附图说明
[0030]图1为本专利技术实施例中提供的一种自动驾驶数据可视化处理方法的流程示意图；
[0031]图2为本专利技术实施例中提供的一种自动驾驶数据可视化处理方法的原理框图；
[0032]图3为本专利技术实施例中提供的自动驾驶车辆真实轨迹可视化示意图；
[0033]图4为本专利技术实施例中提供的自动驾驶车辆真实轨迹和预测轨迹可视化示意图；
[0034]图5为本专利技术实施例中提供的自动驾驶车辆规划算法区域可视化示意图；
[0035]图6为本专利技术实施例中提供的一种自动驾驶数据可视化处理系统的结构示意图。
具体实施方式
[0036]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]为了便于理解，请参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶数据可视化处理方法，其特征在于，包括：将自动驾驶车辆路测过程产生的可视化信息源数据按统一数据存储格式缓存在车端内存中；从缓存在车端内存中的可视化信息源数据中提取车辆周边环境数据，将车辆周边环境数据实时转换成可视化格式显示在车载平板上；将缓存在车端内存中的可视化信息源数据存储在车端存储硬盘中，在闲时回传至云端；在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储。2.根据权利要求1所述的自动驾驶数据可视化处理方法，其特征在于，在云端将可视化信息源数据离线转换为全量可视化格式数据存储，之后还包括：在接收到自动驾驶数据请求时，从云端存储的全量可视化格式数据中提取出目标数据，对目标数据进行渲染后输出，其中，若自动驾驶数据请求所请求的是二维数据，则从云端存储的全量可视化格式数据中提取二维数据进行二维渲染输出，若自动驾驶数据请求所请求的是三维数据，则对云端存储的全量可视化格式数据直接进行三维渲染输出。3.根据权利要求1所述的自动驾驶数据可视化处理方法，其特征在于，全量可视化格式数据包括预测轨迹数据和规划算法区域数据。4.根据权利要求3所述的自动驾驶数据可视化处理方法，其特征在于，全量可视化格式数据还包括根据可视化信息源数据中的自动驾驶车辆位置数据、速度数据和加速度数据生成的真实轨迹。5.根据权利要求4所述的自动驾驶数据可视化处理方法，其特征在于，将可视化信息源数据离线转换为预测轨迹数据的离线转换规则为：根据自动驾驶车辆位置数据生成预测轨迹和对应的轨迹概率，根据自动驾驶车辆被分配到的红绿蓝三色ID信息对不同轨迹概率的预测轨迹配置不同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁植源，林曙志，车春回，王亚亮，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：